[发明专利]一种南美白对虾个体标记识别方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种南美白对虾个体标记识别方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：采集进行颜色标记后的南美白对虾个体的俯视图图像样本；基于精简的YOLO v3进行俯视图的目标检测，获取虾尾区域的包围盒信息；基于HR Net网络推理得到虾尾颜色点热图，并将虾尾颜色点热图输入到Softmax中得到颜色点类别信息，确定南美白对虾个体的个体标签。本发明基于虾颜色标记的特殊性，本发明探索目标检测算法在虾颜色标记中的应用，通过目标检测算法，检测出虾标记的区域，然后定位，再识别颜色的方法来识别出虾的标记，因此本发明能够很好的解决非接触式地识别在无约束水中的虾尾颜色的位置和类别，并以此确定虾的个体标签。

技术领域

本发明属于计算机视觉领域，基于计算机视觉实现测量，具体涉及一种南美白对虾个体标记识别方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

对虾是重要的海产品之一，优化品种是对虾育种界一直努力的方向，其中对于个体的识别，观测其生长过程有助于育种优选，对对虾个体进行标记是对虾育种工作中最重要的组成部分。传统的对虾标记方法主要为挂牌标记法，但由于对虾挂牌时需个体较大，且对虾往往会经过多次蜕壳，每次蜕壳都会受到其体内的标记牌的影响，从而影响其存活率。而其他的传统对虾标记方法如剪鳍法、金属线码标记法、分离式卫星标记法、生物遥测标记法等或者需要昂贵的设备，或者标记效果不好，因此都不是对虾的理想个体标记方式。

目前主要采用荧光标记来标注虾的个体，在虾体尾部集注射了颜色荧光标记，通过人工观察荧光标记的组合来识别个体，该种方法费时费力，而且由于荧光标记在对虾生长过程存在扩散和色彩变淡的情况，对对虾标记的识别主要采用人工观测的方法来识别对虾个体，例如南美白对虾的个体识别是育种过程比较重要的环节，目前主要采用在对虾的尾部一、二节之间注射颜色标记，从而完成个体的识别。

人工观察标记的颜色来记录个体，费时费力，如果能发明一种快速的计算机视觉算法识别出虾的个体，这对虾育种生产来说，不仅提高效率，也有利于虾育种产业的快速发展。但是目前观察发现注射在虾尾的色标由于虾的生长往往会呈现颜色区域扩散、颜色淡化等特点，现有技术中计算机视觉算法在目标检测领域取得了成功，但没有在颜色识别领域进行应用，若通过传统的颜色识别算法在处理这种情况时，存在诸多不足，例如：

1、传统目标检测算法由于人为设计的特征，即使使用最好的非线性分类器进行特征分类，目标检测的准确度也达不到实际应用需求，且无法适应于变化的环境。

2、深度学习目标检测算法由于网络设计，对小目标检测效果很差，而在虾尾的颜色块往往呈现目标小、不规则等特点，导致深度学习目标检测算法出现检测精度低的问题。

3、虾尾的颜色标签往往由于虾的生长而存在颜色扩散现象，没有固定的形态，使用边框回归的深度学习目标检测方法会在训练过程中学习颜色的形状特征，反而对预测结果产生副作用。

综上，若采用现有的计算机视觉算法往往会存在检测速度慢，检测精度低等问题，无法应用于实际生产任务中。因此，如何基于计算机视觉算法实现对虾个体标签识别，是本领域亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种南美白对虾个体标记识别方法，通过目标检测算法，检测出虾标记的区域，然后定位，再识别颜色的方法来识别出虾的标记。

为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

一种南美白对虾个体标记识别方法，其特征在于，包括步骤：

S1、采集进行颜色标记后的南美白对虾个体的俯视图图像样本；

S2、基于精简的YOLO v3进行俯视图的目标检测，获取虾尾区域的包围盒信息，将虾尾的图像裁剪出来作为下一步骤的输入；

S3、基于HR Net网络推理得到虾尾颜色点热图，并将虾尾颜色点热图输入到Softmax中得到颜色点类别信息，确定南美白对虾个体的个体标签。